トレーニングのデータレート：Metaは143億ドルのスケールAI-A戦略的AIの動きを投資します

公開：2025年6月13日 /更新：2025年6月13日 - 著者： Konrad Wolfenstein

トレーニングのためのデータ記録：Metaは143億ドルのスケールに投資しますAI-A戦略的AIムーイメージ：Xpert.Digital

メタは、会社の歴史のスケールAI秒の最大の買収への143億の投資を結論付けています

投資はすでに確定されています

継続的な交渉に関する元のレポートとは反対に、メタプラットフォームはすでにスケールAIへの投資を完了しています。投資は143億ドルになり、290億ドルを超える新興企業を評価します。これにより、WhatsAppから19億ドルの購入後に2番目に大きな買収となります。

アレクサンドル・ワンはメタに変わります

取引の決定的な側面は、スケールAIの創設者Alexandr WangからMetaへの変更です。 28歳のCEOは、人工的な一般情報（AGI）を達成することを目的としたメタの新しい「スーパーインテリジェンス」ユニットを率います。以前はスケールAIの最高戦略責任者であったジェイソン・ドロゲは、暫定CEOとして会社の経営陣を引き継ぎます。

わずか1年後に去り、2016年に19歳でスケールAIを設立したWangは、2021年に世界で最年少の家に造られた億万長者になりました。彼の技術的専門知識とビジネス感覚により、AIはAIトレーニングデータの主要なプロバイダーの1つになりました。

スケールAI：AI業界のバックボーン

スケールAIは、2016年の基盤以来、AI業界の不可欠なサービスプロバイダーに発展しました。同社はデータラベル付けを専門としており、機械学習モデルのトレーニングのための高品質の注釈付きデータレコードを提供しています。顧客には、Openaai、Google、Microsoft、Metaなどの大手AI企業が含まれます。

事業開発と財務指標

スケールAIは印象的な成長を遂げています。2024年に、同社は約8億7000万ドルの売上を生み出し、年末に年間稼働率は15億ドルに達しました。 2025年のScale AIは、2億ドル以上の売上を20億ドル以上に計画しています。

メタの戦略的重要性

ZuckerbergのMetas AIのポジションへの不満

マーク・ザッカーバーグは、AIレースレースでのメタの地位にますますイライラしています。 Openaaiなどの競合他社は、基本的なAIモデルと消費者アプリケーションよりも先を行っているようです。 4月のMetas Llama 4 AIモデルの弱い入場により、Zuckerbergの不満が強化されました。

競争力のある情報へのアクセス

多くのAI LaboratoriesがデータサービスのためのAI委員会を拡大するため、メタは引き継ぐことにより、データに関する競合他社の優先順位について潜在的に洞察を与えます。これにより、Metaは集中的なAI競争において戦略的優位性を与える可能性があります。

AIトレーニングデータの市場は活況を呈しています

市場規模と成長予測

AIトレーニングデータレートのグローバル市場は2024年に29億2,000万ドルに達し、2032年までに170億4,000万ドルに増加すると予想されており、これは平均年間成長率24.9％に相当します。北米は、2024年に47.95％のシェアで市場を支配しています。

データ収集とラベル付けのより広範な市場はさらに増加します。2023年の30億ドルから、2032年までに292億ドルに増加すると予想されます。これは28.54％のCAGRに対応しています。

競争力のある風景

Scale AIは、Labelbox、Appen、Amazon Web Services（Sagemaker Ground Truth）、Google Cloud Automl、Microsoft Azure Machine Learningと競合しています。競争にもかかわらず、スケールAIは、そのスケーラビリティ、精度、革新で主要なポジションを確保しています。

規制上の考慮事項

メタは、規制試験を避けるために、完全な買収の代わりに49％の参加として取引を構成する可能性があります。当社は、以前の買収に関連した反トラストの質問のために、すでに連邦取引委員会と法的紛争を受けています。

メタのターニングポイント

この戦略的投資により、メタはAIレースレースに追いつくという深刻な意志を示しています。金融投資とアレクサンドル・ワンの募集の組み合わせは、メタが彼のAIの野望にかなりのリソースを使うことをいとわないことを示しています。この戦略が成功するかどうかはまだ不明ですが、人工知能の将来のための高品質のトレーニングデータの中心的な重要性を強調しています。

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